@unpublished{upm38093,
          author = {Sara Mart{\'i}n Segovia},
           title = {Algoritmos gen{\'e}ticos en control activo de ruido},
          school = {ETSIS\_Telecomunicacion},
            year = {2015},
           month = {July},
        abstract = {Este proyecto se centra en la implementaci{\'o}n de un sistema de control activo de ruido mediante algoritmos gen{\'e}ticos. Para ello, se ha tenido en cuenta el tipo de ruido que se quiere cancelar y el dise{\~n}o del controlador, parte fundamental del sistema de control. El control activo de ruido s{\'o}lo es eficaz a bajas frecuencias, hasta los 250 Hz, justo para las cuales los elementos pasivos pierden efectividad, y en zonas o recintos de peque{\~n}as dimensiones y conductos.
El controlador ha de ser capaz de seguir todas las posibles variaciones del campo ac{\'u}stico que puedan producirse (variaciones de fase, de frecuencia, de amplitud, de funciones de transferencia electro-ac{\'u}sticas, etc.). Su funcionamiento est{\'a} basado en algoritmos FIR e IIR adaptativos. La elecci{\'o}n de un tipo de filtro u otro depende de caracter{\'i}sticas tales como linealidad, causalidad y n{\'u}mero de coeficientes.
Para que la funci{\'o}n de transferencia del controlador siga las variaciones que surgen en el entorno ac{\'u}stico de cancelaci{\'o}n, tiene que ir variando el valor de los coeficientes del filtro mediante un algoritmo adaptativo. En este proyecto se emplea como algoritmo adaptativo un algoritmo gen{\'e}tico, basado en la selecci{\'o}n biol{\'o}gica, es decir, simulando el comportamiento evolutivo de los sistemas biol{\'o}gicos.
Las simulaciones se han realizado con dos tipos de se{\~n}ales: ruido de car{\'a}cter aleatorio (banda ancha) y ruido peri{\'o}dico (banda estrecha). En la parte final del proyecto se muestran los resultados obtenidos y las conclusiones al respecto.
Summary.
This project is focused on the implementation of an active noise control system using genetic algorithms. For that, it has been taken into account the noise type wanted to be canceled and the controller design, a key part of the control system. The active noise control is only effective at low frequencies, up to 250 Hz, for which the passive elements lose effectiveness, and in small areas or enclosures and ducts.
The controller must be able to follow all the possible variations of the acoustic field that might be produced (phase, frequency, amplitude, electro-acoustic transfer functions, etc.). It is based on adaptive FIR and IIR algorithms. The choice of a kind of filter or another depends on characteristics like linearity, causality and number of coefficients.
Moreover, the transfer function of the controller has to be changing filter coefficients value thought an adaptive algorithm. In this project a genetic algorithm is used as adaptive algorithm, based on biological selection, simulating the evolutionary behavior of biological systems.
The simulations have been implemented with two signal types: random noise (broadband) and periodic noise (narrowband). In the final part of the project the results and conclusions are shown.},
             url = {https://oa.upm.es/38093/}
}